春潮渐起，价值终将落地——AI机器人秋季策略报告

来源：市场资讯

行业投资建议

我们对秋季AI机器人板块维持夏季谨慎乐观观点不变。AI机器人正由技术验证期进入商业化验证期，行业投资逻辑正在由“技术突破+远期空间”转向“订单+交付+业绩兑现”。过去两年，产品发布、融资及产业事件推动板块整体估值扩张；随着头部企业逐步进入产能建设、订单获取及规模交付阶段，Demo能力逐步普及，真正决定竞争格局的将是量产能力、客户质量、真实世界数据及场景Know-how。因此，我们预计机器人板块未来的超额收益将更多来自个股分化，而非行业整体估值提升，市场定价将从行业Beta逐步转向个股Alpha。

量产临界点已至，产业链由“讲故事”进入“验兑现”。26年上半年中国具身智能融资额约1,000亿元，我们预计全年融资额有望达到约1,500亿元。融资持续向产能建设、研发及商业化投入转化，行业正在从小批量验证向规模化交付过渡。我们预计，中国AI机器人销量有望由2025年的约2万台提升至2026/27/28年的10/35/60万台，对应同比+400%/+250%/+71%。随着头部企业产能逐步释放，汽车、3C、仓储物流等场景有望批量复制，行业核心矛盾将由造机器人转向稳定、低成本地创造生产价值。

Demo不再稀缺，规模制造、数据闭环和场景能力构成长期壁垒。机器人商业化的核心竞争力正在由产品能力上限转向商业化能力下限。千台至万台级量产将考验供应链、良率、成本控制及交付体系；规模交付则进一步带来真实世界数据积累，形成“销量—数据—性能—成本—销量”正向循环。同时，机器人最终交付的是生产效率，而非单一硬件，具备客户Know-how、软件调度及系统集成能力的平台型企业更有望建立长期壁垒。我们预计，行业最终将呈现 “少数综合平台+垂直场景龙头+核心零部件供应商”的竞争格局，头部集中度有望持续提升。

投资建议：关注两条主线。一）人形机器人龙头。随着行业由百台级测试进入千台乃至更大规模交付，头部企业收入有望出现非线性增长。二）具备业绩兑现能力的机器人平台。仓储物流具备场景结构化、任务重复度高及ROI可量化等优势，有望成为机器人商业化率先兑现的场景。

风险

1）商业化进程放缓，落地场景不明确导致出货量规模承压。2）灵巧手精密度、多维感知及耐用度不及预期，制约精细化场景落地。3）大模型演进及泛化能力不及预期，不支持复杂任务。

机器人行业

核心观点：从行业Beta走向个股Alpha，量产兑现成为下一阶段定价核心。机器人行业正在进入新一轮投资范式切换期。过去两年，行业主要围绕技术突破、产品发布及远期市场空间进行估值，板块表现具有较强的主题投资和行业Beta特征；随着头部企业逐步进入订单获取、产能建设和规模交付阶段，产业发展的核心矛盾正在由“机器人能不能做出来”转向“机器人能否稳定、低成本、大规模地投入真实生产环境”。对应资本市场，行业普涨的基础正在弱化，订单、交付、收入及盈利兑现将成为下一阶段股价表现的主要驱动力。因此，我们判断，未来机器人板块的超额收益将更多来自个股分化而非行业整体估值扩张。Demo能力不再稀缺，能够实现产品可靠运行、规模化生产、持续获取真实场景数据并形成客户复购的公司，才有望真正建立长期竞争壁垒。投资策略上，我们建议弱化对单一技术指标和产品发布的关注，转向量产能力、客户质量、订单持续性、数据闭环以及单位经济模型等能够验证商业模式的指标，长期拥抱具备产业龙头潜质的确定性Winner。

上半年融资额超预期。根据IT桔子，2026年上半年中国具身智能融资额约1,000亿元，超市场此前预期，我们将全年融资额预测上调至约1,500亿元。参考多家机器人企业招股书，约10%–20%的募资通常用于产线建设；按1亿元对应约1万台产能测算，225亿元产线投入对应约225万台潜在产能。尽管产能建设并不等同于即时满产，但产线加速落地意味着行业已进入量产准备阶段，后续订单与出货兑现的确定性持续提升，这也是上半年A股机器人零部件龙头表现较强的重要支撑，但展望秋季，我们认为融资规模上修及产能扩张预期已较充分计价。

一、行业进入量产验证期：从“估值驱动”转向“订单、交付与业绩驱动”。我们认为，2026年是AI机器人从技术验证迈向商业化验证的重要阶段。过去行业投资主要围绕“大模型能力提升—机器人智能化升级—远期TAM扩张”的逻辑展开，企业之间的基本面差异尚未充分体现，产品发布、融资及产业事件均可能推动板块整体估值抬升。但随着行业参与者快速增加、产品形态逐步成熟，同质化竞争开始显现，仅依靠技术Demo获得估值溢价的难度正在明显提高。

产业端已经开始出现这一变化。以人形机器人为例，步态、动态平衡、抓取及基础操作等能力已由少数头部企业逐步向行业扩散，越来越多企业能够完成相似的公开展示。相比之下，在连续运行时间、任务成功率、故障率、生产成本、复杂环境泛化以及多机协同等真正影响客户ROI的指标上，企业间仍存在显著差距。因此，我们认为，未来决定Alpha的核心是从“产品能力上限”转向“商业化能力下限”，即机器人能否在真实生产环境中以足够稳定的性能持续创造经济价值。

二、Demo不再稀缺，量产、数据与落地能力构成真正壁垒。机器人行业天然存在较高的“Demo迷惑性”。单次演示往往可以通过场景预设、人工调试或低频运行实现较好的视觉效果，但工业客户真正关注的是长期连续运行中的任务成功率、节拍、故障率、安全性以及综合使用成本。因此，我们认为，从Demo走向规模商业化并非线性过程，而是对机器人企业软硬件、供应链、算法和工程能力的综合检验。

1）规模制造能力：决定成本下降速度与交付能力。机器人属于高度复杂的软硬件一体化产品，涉及关节模组、电机、减速器、传感器、控制器、电池及结构件等大量零部件。进入千台乃至万台级生产后，良率管理、供应链组织、生产测试和售后体系的重要性将快速提升。我们认为，未来主机厂之间最大的分水岭之一，是能否从“工程样机公司”转变为“规模制造企业”。拥有稳定供应链、标准化产品平台及持续降本能力的公司，有望随着出货规模提升进一步压低单位成本，并形成更强的价格竞争力。其中，宇树、智元出货量领先，优必选紧随其后。

2）真实世界数据：规模交付将形成新的数据壁垒。相比互联网AI依赖大规模线上数据，机器人需要获取大量真实世界中的视觉、力觉、运动以及任务执行数据。高质量具身数据成本高、场景差异大，且难以完全通过互联网数据或仿真数据替代。因此，我们认为，未来领先机器人企业有望形成“销量—数据—性能—成本—销量”的正向飞轮：更大的机器人保有量带来更多真实场景数据，推动算法和模型持续迭代；性能提升进一步扩大可落地场景，并提升客户ROI；同时，规模生产推动BOM及制造成本下降，最终进一步刺激需求增长。相较于电车行业，我们认为AI机器人行业马太效应或更加明显，头部企业与第二梯队的差距或在量产阶段进一步扩大。

3）场景Know-how：从“机器人产品”向“生产力系统”升级。客户最终购买的并不是机器人本体，而是生产效率。单纯销售机器人硬件很难构成长期壁垒，真正具备价值的平台型企业需要同时理解机器人本体、软件调度、场景数据以及客户业务流程。特别是在仓储物流及工业制造场景中，机器人通常需要与WMS/WES、MES、自动化产线以及其他机器人协同运行。因此，拥有长期客户积累、系统集成能力及行业Know-how的公司，相比单纯依赖机器人硬件销售的新进入者具备明显优势。

三、市场空间足够大，但价值不会平均分配：Physical AI最终仍将走向集中。

我们长期看好Physical AI成为继生成式AI之后的重要科技产业趋势。与数字世界中的大模型不同，Physical AI的核心价值在于将智能从信息处理延伸至现实世界中的生产活动，其潜在应用范围涵盖工业制造、仓储物流、商业服务、家庭场景及更多待开发场景。

我们预计，中国AI机器人将于2026–2028年进入加速放量阶段，国内销量有望由2025年的约2万台提升至2026/2027/2028年的10/35/60万台，对应同比增长约400%/250%/71%。我们认为，2026年是行业从“小批量验证”迈向“规模化交付”的关键拐点：头部厂商产能陆续释放，汽车、3C、仓储物流等工业场景开始由单点试用向批量复制过渡，同时模型能力、硬件可靠性及整机成本持续改善，推动机器人ROI逐步接近商业化临界点。AI机器人从从“万台级”向“十万台级”跃迁，意味着产业逻辑将由主题投资转向基本面兑现。随着出货规模提升，数据积累、供应链降本与产品迭代有望形成正循环，进一步加速渗透率提升。

但我们同时强调，巨大的行业空间并不意味着所有企业均能获得相同价值。

机器人行业具有显著的规模效应和平台属性。一方面，硬件规模生产能够持续摊薄研发、采购和制造成本；另一方面，机器人数量增加将沉淀更多真实场景数据，并反向强化模型性能。此外，大型客户更倾向于选择拥有长期交付能力、全球售后网络及稳定供应链的平台型厂商，进一步强化头部企业优势。

因此，我们预计，行业长期可能呈现“少数综合平台+垂直场景龙头+核心零部件供应商”的结构，而大量缺乏差异化技术、制造体系或客户资源的概念型企业最终可能逐步退出市场。下一阶段投资机器人板块，核心不再是判断行业是否增长，而是判断谁能够获得行业增长中最大比例的价值量及拥有最高的议价权。

四、海外仓储物流有望率先兑现：劳动力约束明确，ROI路径相对清晰。

从场景落地角度，仓储物流仍未AI机器人商业化最具确定性的落地方向。仓储物流具有环境相对结构化、任务重复度高、人工劳动强度大以及客户ROI易量化等特点，天然适合机器人规模部署。IFR亦将物流及内部物料运输增长、劳动力短缺以及数字化工厂对可靠性提升的需求列为移动机器人发展的主要驱动力。更重要的是，海外物流机器人正逐渐从PoC阶段进入实际商业部署。Agility Robotics的Digit机器人已经在GXO仓库累计完成超过10万次料箱搬运任务；2026年公司进一步与Toyota Motor Manufacturing Canada签署RaaS商业协议，并与Mercado Libre推进仓储场景部署。Figure亦于2026年与Catalyst Brands签署商业协议，将人形机器人部署至其物流配送体系。

我们认为，这些案例的重要意义并不在于单一订单规模，而在于验证了两个产业趋势：

1） 机器人客户正在由创新部门主导的小规模测试，逐步进入业务部门主导的商业采购阶段；

2） 人形机器人与传统AMR并非完全替代关系。未来仓储自动化更可能形成AMR、机械臂、人形机器人及统一调度软件协同工作的多形态机器人体系，其中标准化程度较高的水平搬运继续由AMR承担，而需要更强泛化能力的非标准操作逐步由机械臂及人形机器人完成。

因此，仓储物流并非单纯的人形机器人投资机会，而可能率先诞生机器人综合平台型公司。

投资建议

我们认为AI机器人仍是未来数年科技制造领域最值得重视的产业趋势之一，但当前节点投资逻辑或教此前有明显变化。过去行业处于0到1阶段，投资者主要关注技术路线及远期市场空间；进入1到10阶段后，市场将更加关注订单质量、收入规模、毛利率和现金流。行业Beta逐渐弱化并不代表产业趋势结束，反而意味着真正具备长期竞争力的公司开始进入基本面兑现期。具体秋季投资策略来看，我们建议沿两条主线布局：

一）拥抱具备高收入弹性的人形机器人龙头。随着行业从百台级测试走向千台乃至更大规模交付，头部人形机器人公司收入有望呈现较强非线性增长。

二）寻找已经验证商业模式、具备较高业绩确定性的机器人平台。仓储物流是目前机器人ROI最清晰、规模化落地最快的场景之一。

风险

1）商业化进程放缓，落地场景不明确导致出货量规模承压。2）灵巧手精密度、多维感知及耐用度不及预期，制约精细化场景落地。3）大模型演进及泛化能力不及预期，不支持复杂任务。

本报告分析师：

殷浩程

SFC HK执业证书编号：BVM988

陈子仪

SFC HK执业证书编号：BNY396

王凯

SFC HK执业证书编号：BQR446

王沈昱

SFC HK执业证书编号：BNX841

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